دورية أكاديمية

Optimasi K-Means Dengan Particle Swarm Optimization (PSO) Dalam Penentuan Titik Awal Pusat Klaster Data Telekomunikasi

التفاصيل البيبلوغرافية
العنوان: Optimasi K-Means Dengan Particle Swarm Optimization (PSO) Dalam Penentuan Titik Awal Pusat Klaster Data Telekomunikasi
المؤلفون: Raden Gesit Prasasti Alam, Yan Everhard
المصدر: Techno.Com, Vol 23, Iss 1, Pp 96-111 (2024)
بيانات النشر: Universitas Dian Nuswantoro, 2024.
سنة النشر: 2024
المجموعة: LCC:Information technology
مصطلحات موضوعية: klasterisasi, strategi promosi, paket data telekomunikasi, k-means, pso, Information technology, T58.5-58.64
الوصف: Berkembangnya kebutuhan masyarakat terhadap layanan telekomunikasi telah mengakibatkan persaingan yang semakin sengit di antara perusahaan-perusahaan di industri tersebut. Oleh karena itu, perusahaan-perusahaan ini dituntut untuk mencari strategi promosi guna meningkatkan penjualan produk mereka. SiDompul adalah aplikasi yang dikembangkan XL Axiata untuk membantu RO (Retail Outlet) dalam melakukan penjualan paket data XL Axiata. Di tahun 2022 terjadinya penurunan penjualan paket data XL Axiata dilihat dari transaksi penjualan Retail Outlet melalui aplikasi SiDompul mengalami penurunan 37% dan targetnya tidak tercapai. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk dan menguji pemodelan klasterisasi dari data transaksi penjualan dengan metode K-Means dan metode Particle Swarm Optimization (PSO). PSO untuk optimasi penentuan pusat klaster atau centroid. Pada penelitian ini, Algoritma K-Means dan PSO terbukti dapat membentuk 2 klaster yang lebih baik dimana nilai quantization errornya dan nilai SSE lebih rendah yaitu quantization 2.920 dan SSE 17.255 sedangkan pada K-Means quantization 2.939 dan SSE 17.288.
نوع الوثيقة: article
وصف الملف: electronic resource
اللغة: Indonesian
تدمد: 2356-2579
العلاقة: https://publikasi.dinus.ac.id/index.php/technoc/article/view/9743Test; https://doaj.org/toc/2356-2579Test
DOI: 10.62411/tc.v23i1.9743
الوصول الحر: https://doaj.org/article/1f30c00bf73f4c23ad7867b7d3dad8f8Test
رقم الانضمام: edsdoj.1f30c00bf73f4c23ad7867b7d3dad8f8
قاعدة البيانات: Directory of Open Access Journals
الوصف
تدمد:23562579
DOI:10.62411/tc.v23i1.9743